Pytania otagowane jako regression

Techniki analizy zależności między jedną (lub więcej) zmiennymi „zależnymi” a zmiennymi „niezależnymi”.

4
Dlaczego nie przekształcić logów wszystkich zmiennych, które nie są głównym przedmiotem zainteresowania?
Książki i dyskusje często stwierdzają, że w obliczu problemów (których jest kilka) za pomocą predyktora, transformacja logów jest możliwa. Rozumiem teraz, że zależy to od rozkładów, a normalność w predyktorach nie jest założeniem regresji; ale transformacja dziennika sprawia, że ​​dane są bardziej jednolite, mniej zależne od wartości odstających i tak …
2
Regresja z odwrotną zmienną niezależną
Załóżmy, że mam wektor zmiennych zależnych i wektor zmiennej niezależnej. Kiedy jest wykreślane względem , widzę, że istnieje między nimi zależność liniowa (trend wzrostowy). Teraz, to oznacza również, że istnieje liniowa tendencja spadkowa między i .T N X T 1N.NNYYYN.NNXXXYYY YX1X1X\frac{1}{X}YYYXXX Teraz, jeśli uruchomię regresję: i uzyskam dopasowaną wartośćY = …
2
Interwencja z różnicowaniem
Podczas przeprowadzania analizy interwencyjnej z wykorzystaniem danych szeregów czasowych (zwanych również przerwanymi szeregami czasowymi), jak tutaj omówiono , na przykład jednym z moich wymagań jest oszacowanie całkowitego zysku (lub straty) spowodowanego interwencją - tj. Liczby jednostek uzyskanych lub utraconych (zmienna Y ). Nie do końca rozumiem, jak oszacować funkcję interwencji …
3
Czy w R (lub ogólnie) można wymusić, aby współczynniki regresji były pewnym znakiem?
Pracuję z niektórymi danymi ze świata rzeczywistego, a modele regresji dają pewne sprzeczne z intuicją wyniki. Zwykle ufam statystykom, ale w rzeczywistości niektóre z tych rzeczy nie mogą być prawdziwe. Główny problem, jaki widzę, polega na tym, że wzrost jednej zmiennej powoduje wzrost odpowiedzi, gdy w rzeczywistości muszą one być …
1
Dlaczego błędy, które nie są normalnie rozpowszechniane, zagrażają ważności naszych oświadczeń o znaczeniu?
Jeśli chodzi o modele OLS, istnieje założenie normalności, a mianowicie, że błędy są normalnie dystrybuowane. Przeglądałem Cross Validated i wygląda na to, że Y i X nie muszą być normalne, aby błędy były normalne. Moje pytanie brzmi: dlaczego w przypadku błędów, które nie są normalnie dystrybuowane, ważność naszych oświadczeń o …
1
Dopasuj GARCH (1,1) - model z współzmiennymi w R.
Mam pewne doświadczenia z modelowaniem szeregów czasowych, w postaci prostych modeli ARIMA i tak dalej. Teraz mam pewne dane, które wykazują grupowanie zmienności, i chciałbym zacząć od dopasowania modelu GARCH (1,1) do danych. Mam serię danych i szereg zmiennych, które, jak sądzę, wpływają na to. Zatem w podstawowych regresjach wygląda …
10 r  regression  garch 
1
Współczynnik inflacji wariancji dla uogólnionych modeli addytywnych
W zwykłych obliczeń VIF dla regresji liniowej, każdy niezależnie / objaśniający zmienna jest traktowany jako zmienną zależną w zwykłym regresji najmniejszych kwadratów. to znaczyXjotXjotX_j Xjot= β0+ ∑i = 1 , i ≠ jnβjaXjaXjot=β0+∑ja=1,ja≠jotnβjaXja X_j = \beta_0 + \sum_{i=1, i \neq j}^n \beta_i X_i Gdy wartości są zapisywane dla każdego z …
1
Ocenianie wydajności modelu regresji za pomocą zestawów szkoleniowych i testowych?
Często słyszę o ocenie wydajności modelu klasyfikacyjnego poprzez trzymanie zestawu testowego i szkolenie modelu na zestawie treningowym. Następnie tworzymy 2 wektory, jeden dla przewidywanych wartości i jeden dla prawdziwych wartości. Oczywiście dokonanie porównania pozwala ocenić wydajność modelu na podstawie jego mocy predykcyjnej przy użyciu takich parametrów, jak F-Score, statystyki Kappa, …
1
Jaka jest podstawowa różnica między tymi dwoma modelami regresji?
Załóżmy, że mam odpowiedzi dwuwymiarowe ze znaczną korelacją. Próbuję porównać dwa sposoby modelowania tych wyników. Jednym ze sposobów jest modelowanie różnicy między dwoma wynikami: Innym sposobem jest użycie lub ich: ( y i j = β 0 + czas + X ′ β )(yi2−yi1=β0+X′β)(yi2−yi1=β0+X′β)(y_{i2}-y_{i1}=\beta_0+X'\beta)glsgee(yij=β0+time+X′β)(yij=β0+time+X′β)(y_{ij}=\beta_0+\text{time}+X'\beta) Oto przykład foo: #create foo data …
2
Solidne wnioskowanie o regresji i estymatory Sandwich
Czy możesz podać przykład użycia estymatorów wielowarstwowych w celu przeprowadzenia silnego wnioskowania o regresji? Widzę ten przykład ?sandwich, ale nie do końca rozumiem, jak możemy przejść od lm(a ~ b, data)( zakodowany r ) do oszacowania i wartości p wynikającej z modelu regresji z wykorzystaniem macierzy wariancji-kowariancji zwróconej przez funkcję …
10 r  regression  lm  sandwich 
3
Zamieszanie związane z elastyczną siatką
Czytałem ten artykuł dotyczący elastycznej siatki. Mówią, że używają elastycznej siatki, ponieważ jeśli użyjemy tylko Lasso, zwykle wybierany jest tylko jeden predyktor spośród predyktorów, które są wysoce skorelowane. Ale czy nie tego chcemy? Mam na myśli, że ratuje nas przed problemem wielokoliniowości, prawda? Wszelkie sugestie / wyjaśnienia?
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.